
Travel Planner MCP Server
Travel Planner MCP Server conectează asistenții AI la date de călătorie în timp real folosind Google Maps API, permițând generarea inteligentă de itinerarii, de...
Serverul map-traveler MCP permite agenților tăi AI să exploreze, să interacționeze și să recupereze informații despre locații geografice în mod virtual—alimentând interogări pe bază de hartă, simulări de călătorii și fluxuri de lucru AI conștiente de locație.
map-traveler MCP (Model Context Protocol) Server acționează ca o bibliotecă virtuală de călătorii, proiectată să interfațeze cu clienți și asistenți AI compatibili MCP. Scopul principal este să permită sistemelor AI să exploreze, să interacționeze și să recupereze informații despre locații geografice într-un mod virtualizat. Astfel, dezvoltatorii pot integra date bazate pe hartă, simula experiențe de călătorie sau executa interogări geografice în fluxurile lor AI. Conectând surse de date externe precum API-uri de hărți sau vizualizări stradale virtuale, serverul facilitează sarcini precum căutarea de locații, găsirea traseelor și recuperarea de informații contextuale, îmbunătățind capabilitățile asistenților AI ce necesită conștientizare spațială sau geografică.
Niciun șablon de prompt nu este listat explicit în depozit.
Nu sunt descrise resurse MCP explicite în depozit.
Nu este furnizată o listă explicită de instrumente în fișierele sau documentația depozitului.
Simulări de călătorii virtuale
Permite agenților AI sau utilizatorilor să parcurgă virtual diverse locații, simulând experiențe de călătorie pentru educație, divertisment sau planificare.
Explorarea datelor geografice
Permite sistemelor AI să interogheze și să prezinte informații despre locații, repere și trasee specifice, susținând aplicații de planificare a călătoriilor sau cercetare geografică.
Recomandări bazate pe locație
Integrare cu asistenți AI pentru a furniza recomandări relevante contextual (de exemplu, atracții sau restaurante din apropiere) bazate pe date virtuale de locație.
Vizualizare și navigare trasee
Ajută utilizatorii sau agenții să vizualizeze trasee și să navigheze prin hărți virtuale, util în planificare logistică sau demonstrații educaționale.
Mapare contextuală pentru fluxuri AI
Îmbunătățește fluxurile AI ce necesită context spațial, precum generarea de narațiuni de călătorie, răspuns la întrebări geografice sau completarea conversațiilor cu detalii despre locații.
windsurf.json
).mcpServers
așa cum este prezentat mai jos.Exemplu de configurare JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Exemplu de configurare JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.json
).Exemplu de configurare JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Exemplu de configurare JSON:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
}
}
}
Securizarea cheilor API folosind variabile de mediu
Pentru a păstra cheile API în siguranță, folosește variabile de mediu în configurație. Exemplu:
{
"mcpServers": {
"map-traveler": {
"command": "npx",
"args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
"env": {
"MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${MAP_API_KEY}"
}
}
}
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"map-traveler": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “map-traveler” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Din README și metadate repo |
Lista de Prompturi | ⛔ | Nicio prompturi găsite |
Lista de Resurse | ⛔ | Nicio resursă găsită |
Lista de Instrumente | ⛔ | Niciun instrument găsit |
Securizarea cheilor API | ✅ | Exemplu oferit la configurare |
Suport Sampling (mai puțin relevant) | ⛔ | Nedocumentat |
Între aceste două tabele:
Serverul map-traveler MCP oferă o prezentare clară și cazuri de utilizare, precum și instrucțiuni de configurare și practici de securitate, dar lipsesc documentația despre șabloane de prompturi, resurse și instrumente. Suportul pentru Sampling și Roots nu este documentat. Pe baza acestora, aș evalua acest server MCP cu 4 din 10 pentru documentație și pregătire pentru integrare.
Are o LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 6 |
Număr de stele | 12 |
Serverul map-traveler MCP este o bibliotecă virtuală de călătorii pentru clienții compatibili MCP și asistenții AI. Permite sistemelor AI să exploreze, să interacționeze și să recupereze informații despre locații geografice în mod virtual, integrând date bazate pe hartă și simulând experiențe de călătorie pentru fluxuri de lucru AI avansate.
Cazurile de utilizare includ simulări de călătorii virtuale, explorarea datelor geografice, recomandări bazate pe locație, vizualizare trasee și îmbunătățirea fluxurilor AI cu context spațial sau geografic.
Urmează instrucțiunile pas cu pas pentru platforma ta (Windsurf, Claude, Cursor sau Cline) adăugând map-traveler în configurația MCP și repornind mediul. Vezi exemplele de configurare de mai sus.
Stochează cheile API ca variabile de mediu în configurație. De exemplu, folosește 'env': { 'MAP_API_KEY': '${MAP_API_KEY}' } și referențiază-o și în 'inputs'.
Serverul map-traveler MCP oferă ghiduri clare de instalare, prezentare generală și cazuri de utilizare. Totuși, momentan nu există documentație despre șabloane de prompturi, resurse explicite sau instrumente specifice. Suportul pentru Sampling și Roots nu este documentat.
Integrează map-traveler în fluxurile tale FlowHunt sau MCP-compatibile pentru a debloca călătorii virtuale, interogări spațiale și recomandări bazate pe locație pentru produsele tale alimentate de AI.
Travel Planner MCP Server conectează asistenții AI la date de călătorie în timp real folosind Google Maps API, permițând generarea inteligentă de itinerarii, de...
Tripadvisor MCP Server conectează asistenții AI cu API-ul de Conținut Tripadvisor, oferind instrumente standardizate pentru accesarea datelor bogate despre călă...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...